Metoda wizualizacji danych z AIS na potrzeby nawigatora

Transkrypt

1 DRAMSKI Mariusz 1 Metoda wizualizacji danych z AIS na potrzeby nawigatora WSTĘP W dobie nowoczesnej nawigacji na statkach morskich wykorzystywane są coraz nowsze i bardziej zaawansowane narzędzia wspomagające pracę nawigatora. Jednym z urządzeń, które niekiedy jest obowiązkowym wyposażeniem statku (np. wszystkie statki pasażerskie) jest automatyczny system identyfikacji AIS. Dostarcza on wielu danych, które pozwalają nawigatorowi na zmniejszenie ryzyka ewentualnej kolizji. Upowszechnienie tego urządzenia spowodowało, że możemy je znaleźć także na mniejszych jednostkach takich jak np. łodzie motorowe i jachty. Informacje, które można uzyskać z AIS to m.in.: identyfikator wiadomości, wskaźnik liczby powtórzeń komunikatu, identyfikator użytkownika systemu (MMSI - Maritime Mobile Service Identity), status nawigacyjny statku, prędkość obrotowa statku, dokładność wyznaczonej pozycji, szerokość i długość geograficzna, kąt drogi nad dnem, kurs, czas utworzenia pakietu, nazwa statku, znak wywoławczy, przypuszczalny czas przybycia do celu, inne informacje potrzebne do działania systemu AIS. Rys. 1. Przykładowe urządzenie AIS, źródło: [5] Jak można zauważyć na podstawie powyższych wymienionych informacji, AIS prezentuje szereg danych przydatnych dla nawigatora. Rysunek 1 ilustruje nam przykładowe takie urządzenie. Na jego podstawie można wywnioskować, że potrzeba wizualizacji tych informacji wydaje się uzasadniona. 1 Akademia Morska w Szczecinie, Wydział Nawigacyjny, ul. Wały Chrobrego 1-2, Szczecin 975

2 1. IDEA WIZUALIZACJI DANYCH WIELOWYMIAROWYCH O ile wizualizacja danych dwu- lub trójwymiarowych nie stanowi żadnego problemu, to dodanie kolejnych wymiarów powoduje pewne trudności. Istnieje kilka podejść usiłujących znaleźć jakieś rozwiązanie: redukcja wymiarowości - niekiedy okazuje się, że pewne dane są nieistotne lub ich waga jest tak mała, że w zasadzie można je pominąć. Stosuje się tu szereg metod wyznaczających poziom istotności poszczególnych wejść systemu. Są to m.in. metody oparte na statystyce (korelacja liniowa), sztucznej inteligencji (wskaźnik łukowo-kątowy, wskaźnik Pedrycza) i wiele innych. Potrzeba badania istotności danych wynika przede wszystkim z tzw. przekleństwa wymiarowości, które mówi nam, że trudności związane z modelowaniem systemu rosną geometrycznie wraz ze wzrostem liczby wymiarów. Ponadto wymiarowość można zredukować jeśli okazuje się, że jedno z wejść systemu może być wyrażone za pomocą funkcji, której argumentem będzie inne wejście. dekompozycja - jeśli modelowany system posiada więcej niż jedno wyjście, wówczas wizualizuje się jego konkretne fragmenty. Zatem wizualizacja systemu n-wymiarowego będzie się składać z n rzutów jednowymiarowych. niekiedy istnieją pewne metody alternatywne jak np. wykresy systemów czterowymiarowych w pakietach MATLAB lub Mathematica. Polegają one na umieszczeniu informacji wejściowej w kartezjańskim układzie współrzędnych, a wartość wyjścia określana jest kolorem. inne rozwiązania jak np. koncepcja "Rury próbek" w [1]. Rys. 2. Przykład wizualizacji systemu czterowymiarowego, źródło: [4] 1.1. Sens wizualizacji W przypadku informacji wielowymiarowej ich ocena staje się bardziej skomplikowana. Wektor danych zawierający dużą liczbę istotnych danych staje się trudny do oszacowania, zwłaszcza w sytuacjach kiedy potrzebna jest szybka ocena. Taką sytuacją jest między innymi konieczność szybkiej reakcji nawigatora w przypadku kiedy zachodzi spore ryzyko kolizji. Ponadto sprawna wizualizacja może stanowić element ewentualnego systemu wspomagania decyzji. Nawigator będzie mógł używać tego narzędzia w celu szybszej oceny zaistniałej sytuacji nawigacyjnej. 976

3 Rys. 3. Przykładowe informacje z AIS, źródło: [3] Powyższy rysunek ilustruje przykładowe dane otrzymane z AIS. Jak można zauważyć nie są one czytelne, szczególnie w przypadku gdy potrzebna jest ich szybka ocena. 2. PROPOZYCJA ALGORYTMU WIZUALIZACJI DANYCH Z AIS W [2] zaproponowano metodę wizualizacji dozwolonych kursów dla statku z uwzględnieniem aktualnej sytuacji nawigacyjnej. Polegała ona na stworzeniu rozety na podstawie której nawigator mógł podejmować decyzje odnośnie kursu statku własnego. Kolorem zielonym oznaczano kursy dozwolone (zalecane), kolorem żółtym kursy dozwolone (lecz nie zalecane), a kolorem czerwonym kursy zabronione. Tym niemniej była to bardzo ograniczona wizualizacja oparta na podstawie pewnych wyliczeń. Załóżmy, że chcemy zrobić wycinek w postaci graficznej odległości największego zbliżenia dwóch statków. W tej samej pozycji dokonano oceny odległości dwóch statków w postaci wyróżnienia pięciu faz: faza 1: faza 2: faza 3: faza 4: faza 5: Na tej podstawie odległość pomiędzy dwoma statkami możemy przedstawić w formie graficznej stosując np. czworokąt, którego kolor przypisany będzie do określonego przedziału ( w tym wypadku faza). I tak fazę 5 możemy oznaczyć kolorem czerwonym, co będzie natychmiastową informacją dla nawigatora o niebezpiecznej sytuacji i to bez potrzeby analizowania informacji w postaci numerycznej. Kolorem zielonym można oznaczyć fazę 1. Prowadzi to do rysunku jak poniżej. 977

4 Rys. 4. Przykładowa wizualizacja informacji z AIS, źródło: opracowanie własne Jak można zauważyć informacje dynamiczne przedstawione są w postaci zaokrąglonych prostokątów. Ich kolor może być zmieniany w zależności od reprezentowanych wartości. Ponadto ich liczba może się zmieniać. Informacje statyczne jak np. nazwa statku prezentowane są w postaci dłuższych prostokątów. Ten sposób wizualizacji posiada pewne zalety. Jak widać na Rysunku 4 statki 1 i 2 przedstawiają sytuacje podobne. Dzięki wyraźnemu zaznaczeniu kolorem czerwonym, nawigator od razu wie iż sytuacja jest szczególnie niebezpieczna i to w odniesieniu do dwóch statków. Oczywiście prezentacja informacji z AIS od wszystkich statków w rejonie żeglugi z osobna może stanowić pewien problem. Dlatego też można dokonać wycinków najbardziej istotnych informacji (stąd zmienna liczba mniejszych prostokątów). System wspomagania decyzji może ponadto sam wybierać, które informacje należy przedstawić w postaci graficznej. Nie istnieje przecież potrzeba wyraźnej wizualizacji w sytuacji kiedy odległość między dwoma statkami jest bardzo duża lub w sytuacji kiedy wiadomo jest, że ich kurs i prędkość są takie, że na pewno one się nie spotkają. Proponuje się zatem dokonania prezentacji jedynie tych obiektów pływających, których zachowanie może mieć wpływ na bezpieczeństwo naszego statku. Wizualizacja w postaci graficznej pozwala na szybszą ocenę wizualną bez potrzeby analizowania nadmiarowej informacji numerycznej. Ponadto możliwa jest szybka klasyfikacja na podstawie której można znaleźć obiekty o podobnych parametrach ruchu 2.1. Szukanie sytuacji podobnych, algorytm Pewnym elementem wizualizacji może być również mechanizm wyszukiwania sytuacji podobnych. Jest to uzasadnione ponieważ w sytuacji kiedy na akwenie porusza się wiele obiektów, część z nich może znajdować się w podobnej sytuacji nawigacyjnej. Taka ocena może być również dokonywana opcjonalnie. Ostateczną decyzję powinien podejmować nawigator, który i tak musi dokonać niezależnej oceny na podstawie własnej praktyki i doświadczenia. W konsekwencji tego algorytm wizualizacji danych z AIS może przedstawiać się następująco: 978

5 Rys. 5. Algorytm wizualizacji danych z AIS, źródło: opracowanie własne Pierwszym etapem algorytmu wizualizacji jest wybór danych, które mają być prezentowane w postaci graficznej. Wybór ten może być dokonywany automatycznie lub przez nawigatora, który korzysta z systemu wspomagania decyzji (np. w ustawieniach programu). Informacje statyczne, które pozwalają na jednoznaczną identyfikację obiektu powinny być prezentowane zawsze. Po przeprowadzeniu wizualizacji, opcjonalnie można dokonać oceny sytuacji podobnych. Można to zrobić na kilka sposobów. Jednym z najpopularniejszych jest zastosowanie metod poszukiwania opartych na najbliższym sąsiedztwie (k-nn search 2 ). Końcowa prezentacja powinna być czytelna dla użytkownika systemu wspomagania decyzji. Moduł "Analiza" prezentowanego algorytmu może się składać z kroków, które określają sposób wyświetlania danego fragmentu danych. Należy pamiętać, że dobór odpowiednich kolorów musi być taki, aby nawigator nie miał problemu z rozróżnieniem ich. Wówczas ocena wizualna może być bardziej wydajna. W przypadku opisanym w punkcie 2 niniejszego artykułu, moduł ten może prezentować się następująco: 2 k - nearest neighbour 979

6 Rys. 6. Przykładowy algorytm dla bloku "Analiza", źródło: opracowanie własne PODSUMOWANIE Proponowana metoda wizualizacji danych z AIS polega na tym, że wybrane informacje prezentowane są nawigatorowi w sposób graficzny. Ponadto pozwala ona na stosowanie jej w sposób wybiórczy, tak aby prezentowane były tylko te dane, które są istotne w danej chwili. Prezentacja odbywa się na dwa sposoby: statyczny - dla danych nie zmieniających się jak np. nazwa statku dynamiczny - dla danych zmieniających się jak np. kurs, prędkość itp. Wygląd wizualizacji nie musi być narzucony koniecznie w ten sposób. Wiele zależy od projektu interfejsu użytkownika (GUI) dla systemu wspomagania decyzji. Bardzo ważnym aspektem wizualizacji jest to, żeby była ona zrobiona w sposób umożliwiający szybką ocenę wzrokową. Liczba kolorów widzianych przez człowieka jest bardzo duża (dokładniejsze informacje dostępne w literaturze), ale różnica pomiędzy poszczególnymi barwami muszą być 980

7 wyraźne, dlatego zaleca się stosowanie przedziałów wartości, których liczba powinna być stosunkowo niewielka. W omawianym przykładzie zastosowano jedynie pięć takich przedziałów. Ponadto proponowany algorytm ma za zadanie (opcjonalnie) wyszukiwanie obiektów o podobnych parametrach ruchu. Dzięki temu nawigator będzie w stanie stosunkowo szybko ocenić potencjalne zagrożenie ze strony każdego z nich. Można tu zastosować np. metody poszukiwania najbliższego sąsiada (przy założeniu, że najbliższy sąsiad charakteryzuje się tym, że będzie obiektem bardzo podobnym - jego wektor danych będzie bardzo zbliżony). Oczywiście najważniejszym czynnikiem decydującym o bezpieczeństwie w nawigacji jest wiedza i doświadczenie nawigatora. Systemy wspomagania decyzji, jak sama nazwa wskazuje, nie mogą go zastępować. Ich zadanie polega na wsparciu. Urządzenia AIS są aktualnie stosunkowo niedrogie i można je spotkać również na mniejszych jednostkach na których nie są wyposażeniem obowiązkowym. Ponadto dane z niego są również wykorzystywane przez różnego rodzaju aplikacje wspomagające żeglugę jak np. MarineTraffic.com. Rys. 7. Serwis MarineTraffic.com wykorzystujący dane z AIS Można wywnioskować zatem, że dane z AIS można wizualizować na wiele sposobów. Na pewno warto to robić z uwagi na to iż ocena wzrokowa jest efektywniejsza niż w przypadku danych w postaci tekstu i liczb. Streszczenie Niniejszy artykuł prezentuje koncepcję wizualizacji danych z AIS na potrzeby nawigatora. Omówiono w nim krótki zarys problemu i zaproponowano rozwiązanie. Przedstawiono również przykłady wykorzystywania AIS w innych aplikacjach. Proponowane podejście pozwala na dalszą analizę, a także stanowi punkt wyjścia dla projektantów interfejsów użytkownika dla systemów wspomagania decyzji. Ocena wizualna danych z AIS może się okazać bardzo przydatna i to również zostało uzasadnione w przedstawionym artykule. Słowa kluczowe: AIS, wizualizacja, system wspomagania decyzji, interfejs użytkownika 981

8 AIS data visualization method for navigator Abstract In this paper a conception of visualization of AIS data is described. The problem was introduced and the solution was proposed. The other examples of applications was presented. This approach lets to do some further research, and becomes a start point for GUI designers in decision support systems. The visual assessment of AIS data is very useful what was also justified in this paper. Keywords: AIS, visualization, decision support system, GUI BIBLIOGRAFIA 1. Czerniak J., Wizualizacja wielowymiarowości za pomocą 'Rury próbek' - ogólna koncepcja zagadnienia, Materiały VII Sesji Naukowej Informatyki, Politechnika Szczecińska, Wydział Informatyki, Szczecin Pietrzykowski Z. i zespół, Nawigacyjny system wspomagania decyzji ma statku morskim, Wydawnictwo Naukowe Akademii Morskiej, Szczecin dostęp z dn dostęp z dn dostęp z dn